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description: 读取用户配置来控制插件行为

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# 配置

import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";

配置是项目中非常重要的一部分，为了方便我们控制机器人的行为，NoneBot 提供了一套配置系统。下面我们将会补充[指南](../quick-start.mdx)中的天气插件，使其能够读取用户配置。在这之前，我们需要先了解一下配置系统，如果你已经了解了 NoneBot 中的配置方法，可以跳转到[编写插件配置](#插件配置)。

NoneBot 使用 [`pydantic`](https://docs.pydantic.dev/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取 dotenv 配置文件以及环境变量，从而控制机器人行为。配置文件需要符合 dotenv 格式，复杂数据类型需使用 JSON 格式或 [pydantic 支持格式](https://docs.pydantic.dev/usage/types/)填写。

NoneBot 内置的配置项列表及含义可以在[内置配置项](#内置配置项)中查看。

:::caution 注意

NoneBot 自 2.2.0 起兼容了 Pydantic v1 与 v2 版本，以下文档中 Pydantic 相关示例均采用 v2 版本用法。

如果在使用商店或其他第三方插件的过程中遇到 Pydantic 相关警告或报错，例如：

```python
pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Config
  Input should be a valid dictionary or instance of Config [type=model_type, input_value=Config(...), input_type=Config]
```

请考虑降级 Pydantic 至 v1 版本：

```bash
pip install --force-reinstall 'pydantic~=1.10'
```

:::

## 配置项的加载

在 NoneBot 中，我们可以把配置途径分为 **直接传入**、**系统环境变量**、**dotenv 配置文件** 三种，其加载优先级依次由高到低。

### 直接传入

在 NoneBot 初始化的过程中，可以通过 `nonebot.init()` 传入任意合法的 Python 变量，也可以在初始化完成后直接赋值。

通常，在初始化前的传参会在机器人的入口文件（如 `bot.py`）中进行，而初始化后的赋值可以在任何地方进行。

```python {4,8,9} title=bot.py
import nonebot

# 初始化时
nonebot.init(custom_config1="config on init")

# 初始化后
config = nonebot.get_driver().config
config.custom_config1 = "changed after init"
config.custom_config2 = "new config after init"
```

### 系统环境变量

在 dotenv 配置文件中定义的配置项，也会在环境变量中进行寻找。如果在环境变量中发现同名配置项（大小写不敏感），将会覆盖 dotenv 中所填值。

例如，在 dotenv 配置文件中存在配置项 `custom_config`：

```dotenv
CUSTOM_CONFIG=config in dotenv
```

同时，设置环境变量：

```bash
# windows cmd
set CUSTOM_CONFIG 'config in environment variables'
# windows powershell
$Env:CUSTOM_CONFIG='config in environment variables'
# linux/macOS
export CUSTOM_CONFIG='config in environment variables'
```

那最终 NoneBot 所读取的内容为环境变量中的内容，即 `config in environment variables`。

:::caution 注意
NoneBot 不会自发读取未被定义的配置项的环境变量，如果需要读取某一环境变量需要在 dotenv 配置文件中进行声明。
:::

### dotenv 配置文件

dotenv 是一种便捷的跨平台配置通用模式，也是我们推荐的配置方式。

NoneBot 在启动时将会从系统环境变量或者 `.env` 文件中寻找配置项 `ENVIRONMENT` （大小写不敏感），默认值为 `prod`。这将决定 NoneBot 后续进一步加载环境配置的文件路径 `.env.{ENVIRONMENT}`。

#### 配置项解析

dotenv 文件中的配置值使用 JSON 进行解析。如果配置项值无法被解析，将作为**字符串**处理。例如：

```dotenv
STRING_CONFIG=some string
LIST_CONFIG=[1, 2, 3]
DICT_CONFIG={"key": "value"}
MULTILINE_CONFIG='
[
  {
    "item_key": "item_value"
  }
]
'
EMPTY_CONFIG=
NULL_CONFIG
```

将被解析为：

```python
dotenv_config = {
    "string_config": "some string",
    "list_config": [1, 2, 3],
    "dict_config": {"key": "value"},
    "multiline_config": [{"item_key": "item_value"}],
    "empty_config": "",
    "null_config": None
}
```

特别的，NoneBot 支持使用 `env_nested_delimiter` 配置嵌套字典，在层与层之间使用 `__` 分隔即可：

```dotenv
DICT={"k1": "v1", "k2": null}
DICT__K2=v2
DICT__K3=v3
DICT__INNER__K4=v4
```

将被解析为：

```python
dotenv_config = {
    "dict": {
        "k1": "v1",
        "k2": "v2",
        "k3": "v3",
        "inner": {
            "k4": "v4"
        }
    }
}
```

#### .env 文件

`.env` 文件是基础配置文件，该文件中的配置项在不同环境下都会被加载，但会被 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件中的配置所**覆盖**。

我们可以在 `.env` 文件中写入当前的环境信息：

```dotenv
ENVIRONMENT=dev
COMMON_CONFIG=common config  # 这个配置项在任何环境中都会被加载
```

这样，我们在启动 NoneBot 时就会从 `.env.dev` 文件中加载剩余配置项。

:::tip 提示
在生产环境中，可以通过设置环境变量 `ENVIRONMENT=prod` 来确保 NoneBot 读取正确的环境配置。
:::

#### .env.\{ENVIRONMENT\} 文件

`.env.{ENVIRONMENT}` 文件类似于预设，可以让我们在多套不同的配置方案中灵活切换，默认 NoneBot 会读取 `.env.prod` 配置。如果你使用了 `nb-cli` 创建 `simple` 项目，那么将含有两套预设配置：`.env.dev` 和 `.env.prod`。

在 NoneBot 初始化时，可以指定加载某个环境配置文件：

```python
nonebot.init(_env_file=".env.dev")
```

这将忽略在 `.env` 文件或环境变量中指定的 `ENVIRONMENT` 配置项。

## 读取全局配置项

NoneBot 的全局配置对象可以通过 `driver` 获取，如：

```python
import nonebot

config = nonebot.get_driver().config
```

如果我们需要获取某个配置项，可以直接通过 `config` 对象的属性访问：

```python
superusers = config.superusers
```

如果配置项不存在，将会抛出异常。

## 插件配置

在一个涉及大量配置项的项目中，通过直接读取全局配置项的方式显然并不高效。同时，由于额外的全局配置项没有预先定义，开发时编辑器将无法提示字段与类型，并且运行时没有对配置项直接进行合法性检查。那么就需要一种方式来规范定义插件配置项。

在 NoneBot 中，我们使用强大高效的 `pydantic` 来定义配置模型，这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如在 `weather` 插件目录中新建 `config.py` 来定义一个模型：

```python title=weather/config.py
from pydantic import BaseModel, field_validator

class Config(BaseModel):
    weather_api_key: str
    weather_command_priority: int = 10
    weather_plugin_enabled: bool = True

    @field_validator("weather_command_priority")
    @classmethod
    def check_priority(cls, v: int) -> int:
        if v >= 1:
            return v
        raise ValueError("weather command priority must greater than 1")
```

在 `config.py` 中，我们定义了一个 `Config` 类，它继承自 `pydantic.BaseModel`，并定义了一些配置项。在 `Config` 类中，我们还定义了一个 `check_priority` 方法，它用于检查 `weather_command_priority` 配置项的合法性。更多关于 `pydantic` 的编写方式，可以参考 [pydantic 官方文档](https://docs.pydantic.dev/)。

在定义好配置模型后，我们可以在插件加载时通过配置模型获取插件配置：

```python {5,11} title=weather/__init__.py
from nonebot import get_plugin_config

from .config import Config

plugin_config = get_plugin_config(Config)

weather = on_command(
    "天气",
    rule=to_me(),
    aliases={"weather", "查天气"},
    priority=plugin_config.weather_command_priority,
    block=True,
)
```

然后，我们便可以从 `plugin_config` 中读取配置了，例如 `plugin_config.weather_api_key`。

这种方式可以简洁、高效地读取配置项，同时也可以设置默认值或者在运行时对配置项进行合法性检查，防止由于配置项导致的插件出错等情况出现。

:::tip 提示
发布插件应该为自身的事件响应器提供可配置的优先级，以便插件使用者可以自定义多个插件间的响应顺序。
:::

由于插件配置项是从全局配置中读取的，通常我们需要在配置项名称前面添加前缀名，以防止配置项冲突。例如在上方的示例中，我们就添加了配置项前缀 `weather_`。但是这样会导致在使用配置项时过长的变量名，因此我们可以使用 `pydantic` 的 `alias` 或者通过配置 scope 来简化配置项名称。这里我们以 scope 配置为例：

```python title=weather/config.py
from pydantic import BaseModel

class ScopedConfig(BaseModel):
    api_key: str
    command_priority: int = 10
    plugin_enabled: bool = True

class Config(BaseModel):
    weather: ScopedConfig
```

```python title=weather/__init__.py
from nonebot import get_plugin_config

from .config import Config

plugin_config = get_plugin_config(Config).weather
```

这样我们就可以省略插件配置项名称中的前缀 `weather_` 了。但需要注意的是，如果我们使用了 scope 配置，那么在配置文件中也需要使用 [`env_nested_delimiter` 格式](#配置项解析)，例如：

```dotenv
WEATHER__API_KEY=123456
WEATHER__COMMAND_PRIORITY=10
```

## 内置配置项

配置项 API 文档可以前往 [Config 类](../api/config.md#Config)查看。

### Driver

- **类型**: `str`
- **默认值**: `"~fastapi"`

NoneBot 运行所使用的驱动器。具体配置方法可以参考[安装驱动器](../tutorial/store.mdx#安装驱动器)和[选择驱动器](../advanced/driver.md)。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set DRIVER '~fastapi+~httpx+~websockets'
# windows powershell
$Env:DRIVER='~fastapi+~httpx+~websockets'
# linux/macOS
export DRIVER='~fastapi+~httpx+~websockets'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(driver="~fastapi+~httpx+~websockets")
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Host

- **类型**: `IPvAnyAddress`
- **默认值**: `127.0.0.1`

当 NoneBot 作为服务端时，监听的 IP / 主机名。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
HOST=127.0.0.1
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set HOST '127.0.0.1'
# windows powershell
$Env:HOST='127.0.0.1'
# linux/macOS
export HOST='127.0.0.1'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(host="127.0.0.1")
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Port

- **类型**: `int` (1 ~ 65535)
- **默认值**: `8080`

当 NoneBot 作为服务端时，监听的端口。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
PORT=8080
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set PORT '8080'
# windows powershell
$Env:PORT='8080'
# linux/macOS
export PORT='8080'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(port=8080)
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Log Level

- **类型**: `int | str`
- **默认值**: `INFO`

NoneBot 日志输出等级，可以为 `int` 类型等级或等级名称。具体等级对照表参考 [loguru 日志等级](https://loguru.readthedocs.io/en/stable/api/logger.html#levels)。

:::tip 提示
日志等级名称应为大写，如 `INFO`。
:::

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
LOG_LEVEL=DEBUG
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set LOG_LEVEL 'DEBUG'
# windows powershell
$Env:LOG_LEVEL='DEBUG'
# linux/macOS
export LOG_LEVEL='DEBUG'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(log_level="DEBUG")
```

  </TabItem>
</Tabs>

### API Timeout

- **类型**: `float | None`
- **默认值**: `30.0`

调用平台接口的超时时间，单位为秒。`None` 表示不设置超时时间。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
API_TIMEOUT=10.0
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set API_TIMEOUT '10.0'
# windows powershell
$Env:API_TIMEOUT='10.0'
# linux/macOS
export API_TIMEOUT='10.0'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(api_timeout=10.0)
```

  </TabItem>
</Tabs>

### SuperUsers

- **类型**: `set[str]`
- **默认值**: `set()`

机器人超级用户，可以使用权限 [`SUPERUSER`](../api/permission.md#SUPERUSER)。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
SUPERUSERS=["123123123"]
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set SUPERUSERS '["123123123"]'
# windows powershell
$Env:SUPERUSERS='["123123123"]'
# linux/macOS
export SUPERUSERS='["123123123"]'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(superusers={"123123123"})
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Nickname

- **类型**: `set[str]`
- **默认值**: `set()`

机器人昵称，通常协议适配器会根据用户是否 @bot 或者是否以机器人昵称开头来判断是否是向机器人发送的消息。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
NICKNAME=["bot"]
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set NICKNAME '["bot"]'
# windows powershell
$Env:NICKNAME='["bot"]'
# linux/macOS
export NICKNAME='["bot"]'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(nickname={"bot"})
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Command Start 和 Command Separator

- **类型**: `set[str]`
- **默认值**:
  - Command Start: `{"/"}`
  - Command Separator: `{"."}`

命令消息的起始符和分隔符。用于 [`command`](../advanced/matcher.md#command) 规则。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
COMMAND_START=["/", ""]
COMMAND_SEP=[".", " "]
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set COMMAND_START '["/", ""]'
set COMMAND_SEP '[".", " "]'
# windows powershell
$Env:COMMAND_START='["/", ""]'
$Env:COMMAND_SEP='[".", " "]'
# linux/macOS
export COMMAND_START='["/", ""]'
export COMMAND_SEP='[".", " "]'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(command_start={"/", ""}, command_sep={".", " "})
```

  </TabItem>
</Tabs>

### Session Expire Timeout

- **类型**: `timedelta`
- **默认值**: `timedelta(minutes=2)`

用户会话超时时间，配置格式参考 [Datetime Types](https://docs.pydantic.dev/latest/api/standard_library_types/#datetimetimedelta)。

<Tabs groupId="configMethod">
  <TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>

```dotenv
SESSION_EXPIRE_TIMEOUT=00:02:00
```

  </TabItem>
  <TabItem value="env" label="系统环境变量">

```bash
# windows cmd
set SESSION_EXPIRE_TIMEOUT '00:02:00'
# windows powershell
$Env:SESSION_EXPIRE_TIMEOUT='00:02:00'
# linux/macOS
export SESSION_EXPIRE_TIMEOUT='00:02:00'
```

  </TabItem>
  <TabItem value="init" label="直接传入">

```python title=bot.py
import nonebot

nonebot.init(session_expire_timeout=120)
```

  </TabItem>
</Tabs>
